מערכות הבינה המלאכותית חוסכות משאבים רבים בתהליך גיוס העובדים ובתהליכים רבים אחרים במשאבי אנוש ומאפשרות להזניק את מידת הפרודוקטיביות של מחלקת משאבי האנוש בכמה מדרגות.
אם מסתכלים על שוק הבינה המלאכותית בכללו (ולא רק זה שמיועד למשאבי אנוש) ניתן לראות שהיקפו של שוק הבינה המלאכותית העולמי הוערך לפני כשנתיים בכ-93.5 מיליארד דולר. עוד גורסות ההערכות, כי עד שנת 2030 צפוי שוק זה לגדול בקצב צמיחה שנתי של כ-38.1%.
משמעות הנתונים הללו היא שבעקבות התפתחותה המהירה יחסית של הבינה המלאכותית צפויים בשנים הקרובות להיות שינויים מהיסוד של כמעט כל ענף ותעשייה, לרבות ענף משאבי אנוש.
אחד היישומים המרכזיים של בינה מלאכותית, ככלי המסייע למנהל משאבי האנוש הוא בהליך הגיוס: החל בבדיקות רקע של מועמדים, דרך חיפוש מילות מפתח בקורות החיים ועד ראיונות וידאו מבוססי בינה מלאכותית.
פרט לכך יש משימות רבות נוספות שנמצאות באחריות מנהלי משאבי האנוש שעוברות לידי הבינה המלאכותית, משום שהיא מסייעת להפוך משימות שגרתיות לאוטומטיות ולהתמקד בבחירת המועמדים הטובים ביותר מתוך מאגר הטלנטים.
מצד שני, השימוש הגובר בבינה מלאכותית ובאוטומציה מתחיל ליצור גם תחושות של חרדה ואי ודאות בקרב חלק מהעובדים.
יש לא מעט עובדים שחוששים מהיעדר האיזון והירידה בהתמקדות בבני אדם, כאשר מעל מרחפת הידיעה שהבינה המלאכותית צפויה להחליף הרבה מאוד תפקידים שכיום ממלאים אותם בני אדם.
בנוסף, בתהליכי גיוס העובדים למשל, עולים יותר ויותר חששות מכך ששילוב בינה מלאכותית בהליך הגיוס עלול ליצור בעיות של אתיקה ושוויון, ואף יצירת אפליה כלפי אוכלוסיות מסוימות.
הניסיון צברו לעת עתה מנהלי משאבי אנוש בכל הקשור להליך גיוס שמשולבת בו בינה מלאכותית, מצביע לעיתים גם על כשל בזיהוי מועמד מוכשר, רק משום שאינו מתאים לסוג מיומנויות ספציפי.
חשש מסוג אחר שקשור לשימוש בבינה מלאכותית, הוא החשש לפגיעה בפרטיות. חשש זה גובר מאוד לאור הפגיעה שחלה באמון הציבור כלפי ענקי הטכנולוגיה.
ולמרות כל זאת, יותר ויותר ארגונים גדולים בעולם מטמיעים במחלקות משאבי האנוש שלהם, מערכות טכנולוגיות חדשות שבבסיסן בינה מלאכותית, במטרה לשפר את קבלת ההחלטות בכל הקשור לאיתור, מיון, סינון, גיוס, קליטה ושימור של עובדים, ובעיקר טלנטים ובעלי מיומנויות ייחודיות.
עולם הארגונים חיפש זמן רב מודל שיחסוך לו כסף וזמן, והכלים של הבינה המלאכותית מסייעים בכך רבות.
מדובר בכלים שבין השאר, גם מספקים למנהלי משאבי האנוש גישה למאגרי נתונים כמעט אינסופיים בכל הקשור לתעסוקה, מועמדים וכו.
מנהלי משאבי האנוש חייבים להשתמש בנתונים בצורה מושכלת ויעילה, שכן רק כך הם יוכלו להתחרות על טלנטים ואף לנצח בתחרות.
לדוגמה, יש מערכות בינה מלאכותית שמבצעות את החלק העיקרי של סינון ומיון המועמדים, באמצעות משחקי אונליין עם מועמדים.
המשחקים הללו מאפשרים לבינה המלאכותית לבדוק עשרות רבות של מאפיינים ותכונות של המועמדים. המשחקים שונים זה מזה וכל אחד מהם בודק סט אחר של תכונות, יכולות ומאפיינים.
המערכת מחשבת אוטומטית את תוצאות המשחקים ועל פי התוצאות היא יכולה לקבוע את מידת ההתאמה של המועמד לתפקיד.
מערכות הבינה המלאכותית אוספות כמויות אדירות של נתונים על המועמד, מהמבדקים (המשחקים) ומערכת מחשבת את מידת ההתאמה של כל מועמד לתפקיד אליו הגיש מועמדות.
כמו כן יכולה המערכת לספק למנהלי משאבי האנוש מידע לאילו תפקידים נוספים (באותה מחלקה או במחלקות אחרות) מתאים כל מועמד שנבחן ובאיזו מידה הוא מתאים לכל אחד מהתפקידים הללו.
יש פלטפורמות בינה מלאכותית שמספקות כלים נוספים כמו למשל מצלמות וראייה ממוחשבת, המאפשרות לבצע את הראיונות הראשונים עם המועמדים באופן אוטומטי, תוך ניתוח הבעות פניהם של המועמדים, טון קולם ועוד.
כתוצאה מכך, מערכת בינה מלאכותית שמבצעת ראיונות עבודה עם מועמדים יכולה לנתח בזמן אמת עשרות אלפי נתונים, לרבות רגשות המועמד, השימוש שלו במילים, ופעלים פעילים לעומת סבילים, מספר הפעמים שהוא השתהה והשיב ב'אהמם', ונתונים רבים נוספים.
המערכת מנתחת בזמן אמת את כל הנתונים הללו ובו זמנית מדרגת באופן אוטומטי את התאמתו של המועמד לתפקיד.
בסיכומו של דבר, מערכות הבינה המלאכותית שנועדו למנהלי משאבי האנוש, מאפשרות לארגון להגדיל בסדרי גודל את מספר המועמדים המתאימים, לסרוק הרבה יותר סטודנטים באוניברסיטאות ובמכללות, ולמיין מספר מועמדים שמחלקת משאבי אנוש כולה, גדולה ככל שתהיה, לא תספיק לבחון ולראיין בפרק זמן קצר יחסית.
